Chainer 6.0（GPU 対応可能）のインストール（Windows 上）

前準備

Python のインストール

Python の URL: https://www.python.org/

• Windows での Python のインストールは，別ページで説明している．

  WinPython を使いたい場合は，そのインストールは，別ページで説明している．

Git のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

• Windows での Git のインストール手順: 別ページで説明している．
• Ubuntu での Git のインストール手順:

  sudo apt -yV install git
  

Chainer および前提パッケージのインストール

https://chainer.org/ の記述に従い， Chainer をインストールする．

1. Windows で、コマンドプロンプトを実行
2. Chainerのインストール

   終了までしばらく待つ。

   ※ 「py -m pip install ...」は，Python パッケージをインストールするためのコマンド．

   py -m pip install -U chainer
   

   
3. Chainer のバージョン確認

   pip show chainer
   

   
4. 動作確認のため example プログラムを使いたいので、chainer のソースコード類一式のダウンロード

   ※ git を使いたいので、 Git のインストールが終わっていること．

   参考 Web ページ: https://github.com/chainer/chainer

   mkdir c:\pytools
   cd c:\pytools
   rmdir /s /q chainer
   del pax_global_header
   git clone https://github.com/chainer/chainer.git
   

   
5. MNIST データセットで学習してみる

   https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる．

   GPU 無しで動作させ、Chainer のインストールを確認する

   「-g -1」は　「GPU　を使わない」と明示的に指定するもの

   cd c:\pytools
   python chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g -1
   

   学習が行われる。終了までしばらく待つ。

   

   乱数を使うので毎回違う結果が表示される

   エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする

Chainer を GPU で動作させてみる

※ Chainer を GPU で動かすには・ CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスボード、NVIDIA グラフィックスボードのドライバのインストールが必要である．

1. 前準備
   • Visual Studio ビルドツール 2015 のインストール

     Visual Studio ビルドツール 2015 のインストール手順は，「別のページ」で説明している．

     Chainer GPU 版 (cupy) のインストールに使用する．

     現在の Chainer GPU 版 (cupy) (バージョン 6.0.0)は， Visual Studio ビルドツール の 2019 ではインストールできない． いろいろ試したところ，2015 が良い．

     https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/ で「以前のバージョン」をクリック

     ※ 利用条件は各自で確認すること

   （NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

   ※ GPU とは，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある．

   インストールの要点：

   • NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

   詳しくは，次のように別ページで説明している．インストール手順が分からなくなったり，不具合があったときは，次に書いている別ページの説明を確認すること．

   • Windows での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．

   （NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 のインストール

   ※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである． ダウンロードページ

   • NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

   TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1 が指定されている． TensorFlow 1.15の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0 が指定されている． 指定されているバージョンより高いものは使わない． その根拠は次のページ． URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

   詳細説明

   • Windows での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．
2. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く．

   ※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選ぶ

   ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは， Visual Studio ビルドツールのインストールを行う． Visual Studio ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．

3. cython, cupy のインストール

   しばらく待つ

   pip install -U cython
   pip install -U cupy
   

   
4. 終了の確認
   

   「pip install -U cupy」の実行で，次のように，「error Microsoft Visual C++ 14.1 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://visualstudio.microsoft.com/downloads」というエラーメッセージが出ることがある．

   

   このときは， Visual Studio ビルドツール 2015 のインストールがうまく行われていない可能性がある． Visual Studio ビルドツール 2015 のインストール手順は，「別のページ」で説明している．

   「pip install -U cupy」がうまく行かない場合のために， 別の方法として cupy-cuda パッケージをインストールする方法を示しておく．

   cupy-cuda のインストール

   「101」のところは、いま確認したcudatoolkit のバージョンに一致させること。「80」や「90」や「91」や「92」や「100」や「101」のように

   「6.0」のところは、いま確認したChainer のバージョンに一致させること。「4.5」や「6.0」のように

   実行例

   pip install -U cupy-cuda101==6.0
   

   
5. cupy のバージョン確認

   pip show cupy
   

   
6. 確認のため、Chainer のラインタイム情報の表示

   py -c "import chainer; print( chainer.print_runtime_info() )"
   

   
7. MNIST データセットで学習してみる

   https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる．

   cd C:\pytools
   python chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g 0 
   

   学習が行われる。終了までしばらく待つ。

   

   ※ 乱数を使うので毎回違う結果が表示される

   エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする